Pandas Dataframe 合并 2 列

Question

我有一个这样的数据表：

Run, test1, test2
1, 100, 102.
2, 110, 100.
3, 108, 105.

我想像这样将 2 列合并在一起：

Run, results
1, 100
1, 102
2, 110 
2, 100 
3, 108 
3, 105

如何在 Pandas 中进行操作？非常感谢！

Answer 1

使用stack with Multiindex to column by double reset_index:

df = df.set_index('Run').stack().reset_index(drop=True, level=1).reset_index(name='results')
print (df)
   Run  results
0    1    100.0
1    1    102.0
2    2    110.0
3    2    100.0
4    3    108.0
5    3    105.0

或melt:

df = df.melt('Run', value_name='results').drop('variable', axis=1).sort_values('Run')
print (df)
   Run  results
0    1    100.0
3    1    102.0
1    2    110.0
4    2    100.0
2    3    108.0
5    3    105.0

Numpy 解决方案 numpy.repeat:

a = np.repeat(df['Run'].values, 2)
b = df[['test1','test2']].values.flatten()

df = pd.DataFrame({'Run':a , 'results': b}, columns=['Run','results'])
print (df)
   Run  results
0    1    100.0
1    1    102.0
2    2    110.0
3    2    100.0
4    3    108.0
5    3    105.0

Answer 2

这是我如何实现的

选项 1

wide_to_long

pd.wide_to_long(df,stubnames='test',i='Run',j='LOL').reset_index().drop('LOL',1)
Out[776]: 
    Run   test
0    1  100.0
1    2  110.0
2    3  108.0
3    1  102.0
4    2  100.0
5    3  105.0

注意：这里我没有将列名从 test 更改为 results，我认为使用 test 作为新列名更适合您的情况。

选项 2

pd.concat

df=df.set_index('Run')
pd.concat([df[Col] for Col in df.columns],axis=0).reset_index().rename(columns={0:'results'})

Out[786]: 
   Run  results
0    1    100.0
1    2    110.0
2    3    108.0
3    1    102.0
4    2    100.0
5    3    105.0

Pandas Dataframe 合并 2 列

Pandas Dataframe merge 2 columns

stack

reshape

dataframe

melt

pandas